CXCR4-PET/CT 诊断巨细胞动脉炎数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05604482

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：血管炎，诊断疾病。巨细胞动脉炎（GCA）是老年人中最常见的血管炎。准确诊断至关重要，以便随后启动必要的免疫抑制治疗。对于累及主动脉及其分支的大血管型GCA（LV-GCA），FDG-PET/CT是影像学诊断的标准方法，并受到指南推荐。然而，该方法仅通过血管壁对葡萄糖的摄取来间接显示炎症。一种新的PET示踪剂68Ga-pentixafor用于显像趋化因子受体CXCR4。该受体由免疫系统细胞表达。在炎症过程中，受累组织中CXCR4的配体CXCL12发生上调。该配体的趋化作用导致CXCR4阳性的炎症细胞迁移至炎症区域，可通过使用CXCR4特异性示踪剂68Ga-Pentixafor的PET进行显像。因此，应在LV-GCA的背景下检验CXCR4-PET的价值。本研究在疑似LV-GCA的初治患者中检验CXCR4的获益。为此，患者将接受FDG-PET和CXCR4-PET以进行直接比较。

这是一项仅涉及影像学检查的研究。研究不会影响治疗。该研究为单臂且非盲法设计。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。